Image Registration based on SIFT and Ransance,网上资源

包含多个图像匹配的代码，可以较好的匹配同源图像，包括SAR图像的匹配配准，有matlab和python的双版本代码程序

可以实现偏振图像的配准，实现多角度的图像处理，有助于偏振方面的多多学习

这个主要是一些图像配准的实例，为后续的图像融合做准备。

综述报告

mri-2d数据集

FIRE: Fundus Image Registration Dataset 是一个视网膜眼底图像数据集，其拥有 129 张眼底视网膜图像，并根据不同特征组合成 134 对图像，这些图像组合根据特征被划分为 3 类，其中眼底图像由 Nidek AFC-210 眼底照相机采集，分辨率为 2912 * 2912，视觉仰角为 40 度。 该数据集由 Papageorgiou Hospital 和 Aristotle University of Thessaloniki 共同构建并于 2017 年发布，数据来自于 Thessaloniki 大学的 39 名患者，主要发布人有 C. Hernandez-Matas、X. Zabulis、A. Triantafyllou、P. Anyfanti、S. Douma 和 A.A. Argyros，相关论文有《FIRE: Fundus Image Registration Dataset》。

matlab做一个圆的代码这是一个图像配准Matlab程序，对应于论文基于B样条组合和水平集（DOI：或）的二维和三维图像配准。 如果您发现此代码对您的研究有用，请引用上述参考资料。 它包含两个主要文件夹，2D_multiresolution 和 3D_multiresolution。 此代码适用于任何大小相同的图像。 除了给定的示例之外，可以通过将它们保存在相应的文件夹中并将它们分配为 I0（移动图像）和 I1（固定图像）来使用其他图像。 有关如何使用此代码的更多详细信息，请参阅文件 Description_2D.txt 和 Description_3D.txt 部分代码使用 parfor 循环，它通过执行并行计算来加速程序（前提是 Parallel Computing Toolbox 可用）。 此外，代码可以通过使用 Mex 编译函数进一步加速。 使用 MATLAB 2015b 为 Windows 64 位、Linux 和 OS X 编译的 Mex 文件包含在发行版中。 如果包含的 Mex 文件不起作用（例如由于 MATLAB 版本的差异），则可以通过运行使用“Coder”工具箱中

提取SIFT特征，利用HNSW算法匹配特征点，最后实现了图像配准。代码中包括代码，使用的图片，代码有详细注释

将图像变形为标准坐标空间对于许多与图像计算相关的任务至关重要。 但是，对于多维和高分辨率图像，就计算机内存和计算时间而言，准确的变形操作本身通常非常昂贵。 对于诸如大脑映射项目之类的高通量图像分析研究，希望具有与常见图像分析管道兼容的高性能图像变形工具。 在本文中，我们介绍了LittleQuickWarp，这是一种快速且具有存储效率的工具，可以显着提高3D图像变形性能，同时具有与广泛使用的薄板样条线（TPS）变形相似的高变形质量。 与TPS相比，LittleQuickWarp可以将变形速度提高2到5倍，并将内存消耗减少6到20倍。 我们已将LittleQuickWarp实施为Vaa3D系统（http://vaa3d.org）上的一个开源插件程序。 可以在Vaa3D插件源代码存储库中找到源代码和简短教程。